背景

redis重度使用患者应该都遇到过使用 DEL 命令删除体积较大的键， 又或者在使用 FLUSHDB 和 FLUSHALL 删除包含大量键的数据库时，造成redis阻塞的情况；另外redis在清理过期数据和淘汰内存超限的数据时，如果碰巧撞到了大体积的键也会造成服务器阻塞。

为了解决以上问题， redis 4.0 引入了lazyfree的机制，它可以将删除键或数据库的操作放在后台线程里执行， 从而尽可能地避免服务器阻塞。

lazyfree机制

lazyfree的原理不难想象，就是在删除对象时只是进行逻辑删除，然后把对象丢给后台，让后台线程去执行真正的destruct，避免由于对象体积过大而造成阻塞。redis的lazyfree实现即是如此，下面我们由几个命令来介绍下lazyfree的实现。

1. UNLINK命令

首先我们来看下新增的unlink命令：

void unlinkCommand(client *c) {
    delGenericCommand(c, 1);
}

入口很简单，就是调用delGenericCommand，第二个参数为1表示需要异步删除。

/* This command implements DEL and LAZYDEL. */
void delGenericCommand(client *c, int lazy) {
    int numdel = 0, j;

    for (j = 1; j < c->argc; j++) {
        expireIfNeeded(c->db,c->argv[j]);
        int deleted  = lazy ? dbAsyncDelete(c->db,c->argv[j]) :
                              dbSyncDelete(c->db,c->argv[j]);
        if (deleted) {
            signalModifiedKey(c->db,c->argv[j]);
            notifyKeyspaceEvent(REDIS_NOTIFY_GENERIC,
                "del",c->argv[j],c->db->id);
            server.dirty++;
            numdel++;
        }
    }
    addReplyLongLong(c,numdel);
}

delGenericCommand函数根据lazy参数来决定是同步删除还是异步删除，同步删除的逻辑没有什么变化就不细讲了，我们重点看下新增的异步删除的实现。

#define LAZYFREE_THRESHOLD 64
// 首先定义了启用后台删除的阈值，对象中的元素大于该阈值时才真正丢给后台线程去删除，如果对象中包含的元素太少就没有必要丢给后台线程，因为线程同步也要一定的消耗。
int dbAsyncDelete(redisDb *db, robj *key) {
    if (dictSize(db->expires) > 0) dictDelete(db->expires,key->ptr);
    //清除待删除key的过期时间

    dictEntry *de = dictUnlink(db->dict,key->ptr);
    //dictUnlink返回数据库字典中包含key的条目指针，并从数据库字典中摘除该条目（并不会释放资源）
    if (de) {
        robj *val = dictGetVal(de);
        size_t free_effort = lazyfreeGetFreeEffort(val);
        //lazyfreeGetFreeEffort来获取val对象所包含的元素个数

        if (free_effort > LAZYFREE_THRESHOLD && val->refcount == 1) {
            atomicIncr(lazyfree_objects,1);
            //原子操作给lazyfree_objects加1，以备info命令查看有多少对象待后台线程删除
            bioCreateBackgroundJob(BIO_LAZY_FREE ,val,NULL,NULL);
            //此时真正把对象val丢到后台线程的任务队列中
            dictSetVal(db->dict,de,NULL);
            //把条目里的val指针设置为NULL，防止删除数据库字典条目时重复删除val对象
        }
    }

    if (de) {
        dictFreeUnlinkedEntry(db->dict,de);
        //删除数据库字典条目，释放资源
        return 1;
    } else {
        return 0;
    }
}

以上便是异步删除的逻辑，首先会清除过期时间，然后调用dictUnlink把要删除的对象从数据库字典摘除，再判断下对象的大小（太小就没必要后台删除），如果足够大就丢给后台线程，最后清理下数据库字典的条目信息。

由以上的逻辑可以看出，当unlink一个体积较大的键时，实际的删除是交给后台线程完成的，所以并不会阻塞redis。

2. FLUSHALL、FLUSHDB命令

4.0给flush类命令新加了option——async，当flush类命令后面跟上async选项时，就会进入后台删除逻辑，代码如下：

/* FLUSHDB [ASYNC]
 *
 * Flushes the currently SELECTed Redis DB. */
void flushdbCommand(client *c) {
    int flags;

    if (getFlushCommandFlags(c,&flags) == C_ERR) return;
    signalFlushedDb(c->db->id);
    server.dirty += emptyDb(c->db->id,flags,NULL);
    addReply(c,shared.ok);

    sds client = catClientInfoString(sdsempty(),c);
    serverLog(LL_NOTICE, "flushdb called by client %s", client);
    sdsfree(client);
}

/* FLUSHALL [ASYNC]
 *
 * Flushes the whole server data set. */
void flushallCommand(client *c) {
    int flags;

    if (getFlushCommandFlags(c,&flags) == C_ERR) return;
    signalFlushedDb(-1);
    server.dirty += emptyDb(-1,flags,NULL);
    addReply(c,shared.ok);
    ...
}

flushdb和flushall逻辑基本一致，都是先调用getFlushCommandFlags来获取flags（其用来标识是否采用异步删除），然后调用emptyDb来清空数据库，第一个参数为-1时说明要清空所有数据库。

long long emptyDb(int dbnum, int flags, void(callback)(void*)) {
    int j, async = (flags & EMPTYDB_ASYNC);
    long long removed = 0;

    if (dbnum < -1 || dbnum >= server.dbnum) {
        errno = EINVAL;
        return -1;
    }

    for (j = 0; j < server.dbnum; j++) {
        if (dbnum != -1 && dbnum != j) continue;
        removed += dictSize(server.db[j].dict);
        if (async) {
            emptyDbAsync(&server.db[j]);
        } else {
            dictEmpty(server.db[j].dict,callback);
            dictEmpty(server.db[j].expires,callback);
        }
    }
    return removed;
}

进入emptyDb后首先是一些校验步骤，校验通过后开始执行清空数据库，同步删除就是调用dictEmpty循环遍历数据库的所有对象并删除（这时就容易阻塞redis），今天的核心在异步删除emptyDbAsync函数。

/* Empty a Redis DB asynchronously. What the function does actually is to
 * create a new empty set of hash tables and scheduling the old ones for
 * lazy freeing. */
void emptyDbAsync(redisDb *db) {
    dict *oldht1 = db->dict, *oldht2 = db->expires;
    db->dict = dictCreate(&dbDictType,NULL);
    db->expires = dictCreate(&keyptrDictType,NULL);
    atomicIncr(lazyfree_objects,dictSize(oldht1));
    bioCreateBackgroundJob(BIO_LAZY_FREE,NULL,oldht1,oldht2);
}

这里直接把db->dict和db->expires指向了新创建的两个空字典，然后把原来两个字典丢到后台线程的任务队列就好了，简单高效，再也不怕阻塞redis了。

lazyfree线程

接下来介绍下真正干活的lazyfree线程。

首先要澄清一个误区，很多人提到redis时都会讲这是一个单线程的内存数据库，其实不然。虽然redis把处理网络收发和执行命令这些操作都放在了主工作线程，但是除此之外还有许多bio后台线程也在兢兢业业的工作着，比如用来处理关闭文件和刷盘这些比较重的IO操作，这次bio家族又加入了新的小伙伴——lazyfree线程。

void *bioProcessBackgroundJobs(void *arg) {
    ...
        if (type == BIO_LAZY_FREE) {
            /* What we free changes depending on what arguments are set:
             * arg1 -> free the object at pointer.
             * arg2 & arg3 -> free two dictionaries (a Redis DB).
             * only arg3 -> free the skiplist. */
            if (job->arg1)
                lazyfreeFreeObjectFromBioThread(job->arg1);
            else if (job->arg2 && job->arg3)
                lazyfreeFreeDatabaseFromBioThread(job->arg2, job->arg3);
            else if (job->arg3)
                lazyfreeFreeSlotsMapFromBioThread(job->arg3);
        }
    ...
}

redis给新加入的lazyfree线程起了个名字叫BIO_LAZY_FREE，后台线程根据type判断出自己是lazyfree线程，然后再根据bio_job里的参数情况去执行相对应的函数。

1. 后台删除对象，调用decrRefCount来减少对象的引用计数，引用计数为0时会真正的释放资源。

   void lazyfreeFreeObjectFromBioThread(robj *o) {
       decrRefCount(o);
       atomicDecr(lazyfree_objects,1);
   }

2. 后台清空数据库字典，调用dictRelease循环遍历数据库字典删除所有对象。

   void lazyfreeFreeDatabaseFromBioThread(dict *ht1, dict *ht2) {
       size_t numkeys = dictSize(ht1);
       dictRelease(ht1);
       dictRelease(ht2);
       atomicDecr(lazyfree_objects,numkeys);
   }

3. 后台删除key-slots映射表，原生redis如果运行在集群模式下会用，云redis使用的自研集群模式这一函数目前并不会调用。

   void lazyfreeFreeSlotsMapFromBioThread(rax *rt) {
   size_t len = rt->numele;
   raxFree(rt);
   atomicDecr(lazyfree_objects,len);
   }

过期与逐出

redis的过期与逐出策略可以参考《Redis数据过期和淘汰策略详解》，而在此期间的删除动作也可能会阻塞redis。

所以redis 4.0这次除了显示增加unlink、flushdb async、flushall async命令之外，还增加了4个后台删除配置项，分别为：

• slave-lazy-flush：slave接收完RDB文件后清空数据选项
• lazyfree-lazy-eviction：内存满逐出选项
• lazyfree-lazy-expire：过期key删除选项
• lazyfree-lazy-server-del：内部删除选项，比如rename srckey destkey时，如果destkey存在需要先删除destkey

以上4个选项默认为同步删除，可以通过config set [parameter] yes打开后台删除功能。

后台删除的功能无甚修改，只是在原先同步删除的地方根据以上4个配置项来选择是否调用dbAsyncDelete或者emptyDbAsync进行异步删除，具体代码可见：

1. slave-lazy-flush

   void readSyncBulkPayload(aeEventLoop *el, int fd, void *privdata, int mask) {
       ...
       if (eof_reached) {
           ...
           emptyDb(
               -1,
               server.repl_slave_lazy_flush ? EMPTYDB_ASYNC : EMPTYDB_NO_FLAGS,
               replicationEmptyDbCallback);
           ...
       }
       ...
   }

2. lazyfree-lazy-eviction

   int freeMemoryIfNeeded(long long timelimit) {
       ...
               /* Finally remove the selected key. */
               if (bestkey) {
                   ...
                   propagateExpire(db,keyobj,server.lazyfree_lazy_eviction);
                   if (server.lazyfree_lazy_eviction)
                       dbAsyncDelete(db,keyobj);
                   else
                       dbSyncDelete(db,keyobj);
                   ...
               }
       ...
   }         

3. lazyfree-lazy-expire

   int activeExpireCycleTryExpire(redisDb *db, struct dictEntry *de, long long now) {
       ...
       if (now > t) {
           ...
           propagateExpire(db,keyobj,server.lazyfree_lazy_expire);
           if (server.lazyfree_lazy_expire)
               dbAsyncDelete(db,keyobj);
           else
               dbSyncDelete(db,keyobj);
           ...
       }
       ...
   }

4. lazyfree-lazy-server-del

   int dbDelete(redisDb *db, robj *key) {
       return server.lazyfree_lazy_server_del ? dbAsyncDelete(db,key) :
                                                dbSyncDelete(db,key);
   }

此外云redis对过期和逐出做了一点微小的改进。

expire优化

redis在空闲时会进入activeExpireCycle循环删除过期key，每次循环都会率先计算一个执行时间，在循环中并不会遍历整个数据库，而是随机挑选一部分key查看是否到期，所以有时时间不会被耗尽（采取异步删除时更会加快清理过期key），剩余的时间就可以交给freeMemoryIfNeeded来执行。

void activeExpireCycle(int type) {
    ...
afterexpire:
    if (!g_redis_c_timelimit_exit &&
        server.maxmemory > 0 &&
        zmalloc_used_memory() > server.maxmemory)
    {
        long long time_canbe_used = timelimit - (ustime() - start);
        if (time_canbe_used > 0) freeMemoryIfNeeded(time_canbe_used);
    }
}

evict优化

如前所述，如果evict未能根据逐出策略释放足够多的内存空间，就可以查看BIO_LAZY_FREE后台线程的任务队列，尝试等待后台线程来释放空间。如果后台线程释放了足够的内存就返回C_OK，如果超时或是后台线程执行完毕仍不能释放足够多的内存空间，那就只能返回C_ERR了。

int freeMemoryIfNeeded(long long timelimit) {
    ...
wait_bio_free:
    while(bioPendingJobsOfType(BIO_LAZY_FREE )) {
        if (timelimit > 0 && (ustime()-start) > timelimit) {
            g_redis_c_timelimit_exit = 1;
            break;
        }
        delta = (long long) zmalloc_used_memory();
        usleep(1000);
        delta -= (long long) zmalloc_used_memory();
        mem_freed += delta;
        if (mem_freed >= mem_tofree)
            return C_OK;
    }
    return C_ERR;
}

结束

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